export const INTRODUCTION_TO_PLATFORM = '这是一个专利技术价值评估的系统。本本系统的功能主要利用复杂网络技术和深度学习技术实现。用户可以通过输入一项专利的各项信息，系统将预测这项专利在五年后时候是否会成为高被引专利。用户可以根据本系统的预测结果，有针对性地对这项专利的后续事项进行合适地安排。本系统分为专利查询界面和专利预测界面两部分。'
export const IPC_CONTROL = '这里提供了2001年至2016年中国电通信领域专利（主分类号属于H04大类的专利）的IPC分类号进行了可视化。通过可视化后的网络图，用户可以观察到这期间的分类号使用情况。用户将鼠标放在网络图的节点上，可以看到这个节点代表的具体分类号和以及这个节点的出度和入度，出度代表这个分类号的典型性，数值越大典型性越强；入度代表这个分类号的新颖性，数值越大新颖性越弱。用户还可以通过输入某一个IPC分类号来定向查询与这个IPC分类号发生过组合的分类号。'
export const INTRODUCTION_TO_PATENT_ENQUIRY = '专利查询界面提供了专利信息查询、IPC分类号查询、IPC分类号新颖性和典型性及排名查询功能。其中专利信息查询提供了国家知识产权局的专利检索系统的网站链接，IPC分类号查询提供了一个可以查询IPC分类号及对应技术领域的网站链接，IPC分类号新颖性和典型性及排名查询则基于本系统后台数据生成的IPC分类号网络所计算出的IPC分类号新颖性与典型性列表。'
export const INTRODUCTION_TO_PATENT_FORECAST = '以往发明人在遇到专利授权以后的有关事项处理，比如是否需要维持专利权有效，是否根据某个专利进行布局等问题时，往往只能根据发明人个人对相关领域的了解和经验来进行决定，十分容易做出错误的决定。本系统可以预测专利5年后是否会成为高被引专利。以此为基础，发明人可以有针对性地处理专利授权后的事项处理。本系统的算法原理是通过专利信息构建IPC分类号网络并使用node2vec提取网络的节点特征，然后与其他专利有关特征进行拼接，然后使用resnet模型进行训练，得到最后的预测模型。'
export const PATENT_ENQUIRY = {
  name: '专利信息查询',
  urls: [
    {
      status: '官方:',
      name: '国家知识产权局专利检索与分析系统',
      url: 'http://pss-system.cnipa.gov.cn/sipopublicsearch/portal/uiIndex.shtml'
    }, {
      status: '官方:',
      name: '国家知识产权局专利检索与分析系统地方增强版',
      url: 'http://42.123.101.79/pubsearch/portal/uiIndex.shtml'
    }, {
      status: '非官方:',
      name: 'Soopat',
      url: 'http://www.soopat.com/Home/Index'
    }, {
      status: '非官方:',
      name: '润桐',
      url: 'https://www.rainpat.com/'
    }
  ]
}
export const IPC_INQUIRE = {
  name: 'IPC分类号查询',
  urls: [
    {
      status: '官方',
      name: '国家知识产权局 IPC 分类查询',
      url: 'http://epub.cnipa.gov.cn/ipc.jsp'
    },
    {
      status: '非官方',
      name: 'incoPat',
      url: 'http://ipc.incopat.com/index'
    }
  ]
}
